钢铁生产在国家的经济发展中具有重要的地位,是国民经济的支柱产业,而铁矿石是生产钢铁的最重要的原材料。其品质的优劣,在很大程度上影响着冶炼的进程及其可产生的经济效益。传统的元素分析方法时间长,需要复杂的样品前处理。迫切需要寻找一种可快速定量分析的技术手段。激光诱导击穿光谱技术(LIBS)以其无需复杂样品预处理、原位、实时等优势,为铁矿石快速分析提供一种有效手段。但是LIBS光谱具有大量、高维、复杂的特点,从而严重影响定量分析的准确性。化学计量学可为复杂高维LIBS光谱的数据分析提供一种有效工具。本论文从铁矿石快速分析的实际需求出发,开展基于LIBS光谱的铁矿石定量分析方法研究,重点研究基于RF和PLS的定量分析方法,以提高LIBS技术分析结果的准确性。主要进行了一下研究:(1)以铁矿石为研究对象,建立基于LIBS技术结合偏最小二乘(PLS)算法的铁矿石中Fe元素定量分析方法。首先,基于LIBS技术对配制的16个铁矿石样品进行光谱采集,然后基于不同预处理方法对LIBS光谱进行预处理,最后基于最优输入变量构建PLS模型以实现矿石中Fe元素的测定,并与RF校正模型预测性能进行对比。结果表明,PLS校正模型对铁矿石中的Fe元素具有最优的预测性能。(2)以铁矿石为研究对象,建立基于LIBS技术结合WT-RF方法的铁矿石中A1、Mg和Ca测定方法。首先基于小波变换对LIBS光谱进行预处理,然后基于变量重要性对处理后的光谱进行了变量筛选,最后基于筛选的变量构建RF校正模型以实现铁矿石中Al、Mg、Ca元素的定量分析,并与PLS校正模型预测性能进行了对比。结果表明,对于三种元素,RF模型都具有最优的预测性能。(3)以铁矿石酸度为研究对象,建立了基于LIBS技术结合RF算法的铁矿石酸度测定方法。首先基于交叉验证确定了最佳的预处理方法为二阶导数,然后基于变量重要性对预处理后的光谱进行了特征筛选,最后基于最优输入变量构建RF校正模型以实现铁矿石酸度的测定,并与PLS校正模型预测性能进行了对比。结果表明,基于变量重要性提取的RF模型具有最优的预测性能。